Modeling tolerant hardwood sapling density and occurrence probability in the Acadian forests of New Brunswick, Canada: Results 14 years after harvesting
Notice bibliographique
Résumé
Natural forest regeneration after natural or anthropogenic disturbance is difficult to predict given its high variability. The process is poorly documented for commercial northern hardwood species in the Acadian forest of eastern Canada. Our objective was to identify the silvicultural, environmental, and ecological factors that best explain the variability in sapling density and occurrence of two commercial tolerant hardwood species in New Brunswick: American beech (Fagus grandifolia Ehrh.) and sugar maple (Acer saccharum Marsh.). Forty-three permanent sample plots were established in 2002 and measured before harvesting in 2004. Sapling density and occurrence were measured 14 years after harvesting. The results showed that the interactions between the species and the residual merchantable basal area and between the species and the percent of hardwoods in the original stand best explained the sapling density and occurrence variation of tolerant hardwoods. The sapling density of sugar maple increased with increasing merchantable residual basal area. However, the effect of this variable was not significant for the density of American beech saplings. The density and occurrence of tolerant hardwood saplings both increased along with the percent of hardwoods in the original stand. These results provide an improved understanding about tolerant hardwood regeneration dynamics in New Brunswick forests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».